LegalOSシリーズ活用ガイド ＞ 第10話

LegalOS マスキングとは｜契約書をAIに入れる前に伏せるべき情報を整理する

1. まず結論：LegalOS マスキングは「AI入力前処理」のためのツール

結論からお伝えします。LegalOS マスキングは、契約書や社内資料をChatGPT等の生成AIに入力する前に、個人名・会社名・取引先名・契約金額・メールアドレス・営業秘密などを伏せるための前処理ツールです。AIに賢く指示するためのプロンプトとは役割が異なり、AIへ渡す文書そのものを整える段階を担います。

実務上は、次のような順番でAI活用を組み立てるのが基本になります。

1. そもそもAIに入力してよい文書かを確認する
2. 個人情報・会社名・契約金額・営業秘密などを伏せる対象として整理する
3. LegalOS マスキングで前処理する
4. マスキング後の文書を人間が目視確認する
5. 契約書AIレビュー専用プロンプト集等を使ってAIに指示する
6. AIの出力を法務担当者がレビューして採否を判断する

ここで重要なのは、マスキングをすれば何でも安全にAIへ入力できるわけではないという点です。LegalOS マスキングは前処理を整えるためのツールであり、入力可否の最終判断は、社内AI利用ルール・AIサービス利用規約・契約上の守秘義務・個人情報保護法・営業秘密管理の観点から、人間が行う必要があります。

2. 図解：AI入力前に確認すべき情報マップ

契約書をAIに渡す前に、どのような情報が含まれているかを一度棚卸ししておくと、伏せ漏れを減らしやすくなります。次の図は、契約書に含まれやすく、AI入力前に確認すべき情報の代表例をまとめたものです。

3. 契約書をそのままAIに入れる前に考えるべきこと

マスキングの話に入る前に、そもそも「この契約書をAIに入れてよいのか」という入力可否の検討が必要です。マスキングは、入力可と判断した文書を「より安全に近づけるための前処理」であって、入力可否そのものを判断するものではありません。

実務上、AI入力前に確認しておきたい主な観点は次のとおりです。

• AIサービスの利用規約：入力データが学習に利用されるか、保存されるか、再利用されるか
• 社内AI利用ルール：そもそも当該AIサービスの業務利用が許可されているか、入力禁止情報が定義されているか
• 含まれる情報の性質：個人情報、要配慮個人情報、営業秘密、NDA対象情報の有無
• 取引先情報：取引先名、顧客名、契約金額、価格条件
• 高リスク情報：未公表案件、M&A情報、紛争・訴訟資料、内部通報情報
• AI出力の利用範囲：社内検討用か、社外提示用か、契約相手方への提示があるか
• 記録：入力内容・出力内容・指示プロンプトの記録を残すか

これらを踏まえたうえで、入力可と判断した文書について、伏せるべき情報を整理する段階でLegalOS マスキングが役に立ちます。

4. LegalOS マスキングで伏せる対象になりやすい情報

LegalOS マスキングは、契約書や社内資料の中から、AI入力前に伏せる候補となる情報を整理しやすくするツールです。代表的に伏せる対象になりやすい情報は次のとおりです。

• 個人名（自社・相手方・第三者を含む）
• 会社名・取引先名・グループ会社名
• 住所・本店所在地・事業所所在地
• メールアドレス・電話番号・FAX番号
• 銀行口座（金融機関名・支店名・口座番号・名義）
• 契約金額・単価・レート・報酬額・上限額
• 案件名・物件名・プロジェクト名
• 社内担当者名・部門名
• 顧客名・エンドユーザー名
• 価格条件・割引率・支払条件
• 識別番号（契約番号、物件番号、社員番号など）
• その他、契約固有の取引条件で特定につながる情報

契約書AIレビュー専用プロンプト集と組み合わせて使う場合でも、まずこの段階で伏せる候補を整理しておくことで、AIに渡す文書の見通しがよくなります。

5. 契約書でマスキング対象になりやすい情報一覧

契約書を実際にマスキングする際の参考として、対象になりやすい情報を一覧にまとめます。実務では、契約類型や案件の機密度に応じて取捨選択してください。

6. 図解：契約書をAIに入れる前の安全確認フロー

マスキングを単独のテクニックとして見るのではなく、入力可否確認から人間レビューまでの「流れ」の中で位置づけると、抜け漏れが起きにくくなります。次のフローは、契約書をAIに渡す典型的な前処理の流れです。

7. 手作業マスキングの限界

マスキング自体は、Wordの置換機能や塗りつぶしで対応している会社も多いと思います。しかし手作業には次のような限界があります。

• 伏せ漏れが起きやすい：人名や会社名は表記揺れが多く、検索一発では拾いきれない
• 担当者ごとに伏せ方が違う：「甲社」「A社」「◯◯社」「(社名)」など、ルールが揃わない
• 金額・口座番号の見落とし：別紙、添付ファイル、別契約に紛れていることがある
• 作業時間が読みにくい：契約書が長くなるほど作業時間が伸び、急ぎのレビューに対応しづらい
• コメント・ヘッダー・フッターに残る：本文を直しても、メタ情報が残ってしまう
• 確認作業の負荷が高い：マスキング後の二重チェックを誰が行うかが曖昧になりやすい

この負担を全面的に解消するわけではありませんが、ツールを使った前処理を入れることで、ルールの揃え方や作業のばらつきを減らしやすくなります。

8. 図解：手作業マスキングとLegalOS マスキングの違い

手作業マスキングと、LegalOS マスキングを使ったマスキングの違いを、実務的な観点で並べてみます。「どちらが優れているか」ではなく、どこにツールを介入させると効率と品質が両立しやすいかという視点で見てください。

9. LegalOS マスキングと契約書AIレビュー専用プロンプト集の関係

契約書をAIでレビューするとき、よく混同されるのが「マスキング」と「プロンプト」の役割です。両者は別物で、順番に使うものです。

• LegalOS マスキング：AIに渡す前の「文書」を整える
• 契約書AIレビュー専用プロンプト集：AIに対する「指示」を整える

つまり、先にLegalOS マスキングで契約書を整え、そのうえで契約書AIレビュー専用プロンプト集を使ってAIにレビュー指示を出す、という順序が実務上は使いやすくなります。プロンプト集は要約、リスク抽出、修正案、コメント案、再レビューなど、契約レビューに特化した指示テンプレートを揃えるためのものです。

ただし、プロンプト集を使えば契約審査が完成するわけではありません。AIが出力したリスク抽出や修正案は、必ず法務担当者が確認し、案件文脈・取引相手との関係・社内方針に照らして採否を判断する必要があります。

10. LegalOS マスキングと法務AIプロンプト100選の関係

契約レビュー以外の場面でも、AIを使いたい局面は法務にたくさんあります。社内相談の論点整理、相談回答案の下書き、社内説明資料の構成案、人事労務・AI導入審査・個人情報対応のチェック項目作成などがその例です。

こうした幅広い場面で使えるテンプレートを集めているのが法務AIプロンプト100選です。法務AIプロンプト100選は、AIに「どのように出力してほしいか」を整えるためのテンプレート集であり、LegalOS マスキングとは役割が違います。

• LegalOS マスキング：AI入力前に、文書側を整える
• 法務AIプロンプト100選：AIへの指示側を整える

マスキング後の文書や相談メモを下敷きにして、論点整理、確認事項の洗い出し、社内向けサマリ、相談回答案のドラフトを作る用途に活用できます。両者は対立関係ではなく、補完関係です。

11. LegalOS マスキングとLegalOS本体・Inboxの関係

LegalOSシリーズは複数のツールで構成されており、同じ契約審査の中でも役割が分かれています。

• LegalOS Inbox：メール・相談・依頼・添付資料を法務案件として受け付け、整理する受付ツール
• LegalOS本体：契約依頼・契約審査・承認・差戻し・記録・証跡管理を案件単位で整理する案件管理ツール
• LegalOS マスキング：AIに入れる前の文書を整えるAI入力前処理ツール

たとえば、相談メールがLegalOS Inboxに集まり、契約案件としてLegalOS本体で進捗管理・承認記録を残し、必要に応じて契約書をLegalOS マスキングで前処理してからAIに渡す、という使い分けが想定できます。同じ「契約審査」のフローでも、受付・案件管理・AI入力前処理は別の問題です。

12. 図解：LegalOS マスキングと関連ツールの役割分担

LegalOSシリーズ、プロンプト集、そして人間の判断が、契約審査のどの工程で動くのかを整理した図です。「全部AIに任せる」のではなく、工程ごとに最適な担当を割り当てるという設計になります。

13. マスキングしても慎重に扱うべき情報

すべての情報が「マスキングすればAI入力OK」になるわけではありません。情報の性質によっては、マスキングしても慎重に扱うべきもの、原則としてAI入力を避けるべきものがあります。次の3層で整理します。

14. 表：マスキングしても慎重に扱うべき情報

第2層〜第3層に当てはまる情報の典型例を、推奨対応とあわせて整理します。実務では、これらが含まれる文書はAI入力の前にいったん立ち止まり、社内のしかるべき承認を経るルールを設けることが望ましいでしょう。

15. AI入力前処理の社内ルールを作るポイント

マスキングを実効的に運用するには、ツール導入と並行して、社内のAI利用ルールを整える必要があります。ツールだけ整えても、誰がいつどの情報を入力してよいかが曖昧なままだと、運用が安定しません。

• どのAIサービスを業務利用してよいか（許可リスト・禁止リスト）
• どの情報を入力禁止にするか（要配慮個人情報、営業秘密、未公表案件など）
• どの情報はマスキングすれば入力を検討できるか
• 入力可否を誰が判断するか（案件担当者／法務／責任者）
• マスキング後の確認を誰が行うか
• AI入力内容と出力内容の記録を残すか、残すなら誰がどう保管するか
• 重要案件では誰の承認を得るか
• 外部専門家に相談すべき類型の整理

16. 表：AI入力前処理ルールのチェックリスト

社内ルールづくりのたたき台として、最低限抑えておきたいルール項目を整理します。「決めない」と何が問題になるかを併記しています。

17. 表：LegalOS マスキング・契約書AIレビュー専用プロンプト集・法務AIプロンプト100選の役割比較

本記事で繰り返し触れてきた3つのツールの役割関係を、最後に表で整理しておきます。同じ「AI活用」でも、担当する工程が明確に異なります。

18. LegalOS マスキングが向いている会社・向いていない会社

LegalOS マスキングはあらゆる会社にとっての万能ツールではありません。実務上、向き・不向きを率直に整理します。

19. 注意点：LegalOS マスキングは情報漏えいリスクをゼロにするものではない

• マスキング候補の検出・置換には限界があり、表記揺れや文脈依存の情報は残ることがあります。
• 本文を伏せても、別紙、コメント、ヘッダー、フッター、ファイル名、プロパティに情報が残る場合があります。
• 文脈（取引時期・金額の桁・地域・業界）から、第三者が情報を推測できる場合があります。
• AIサービスの利用規約・データ利用条件は変更される可能性があり、常に最新条件を確認する必要があります。
• 社内規程、NDA、個人情報保護法、不正競争防止法上の営業秘密管理、その他関係法令・契約上の制約に照らして、入力可否を都度判断する必要があります。
• マスキング後の文書の最終確認、AI出力の採否、契約リスクの最終判断は、いずれも人間が行う前提です。

20. まとめ

• LegalOS マスキングは、契約書や社内資料をAIに入力する前の前処理ツールです。
• 個人名、会社名、契約金額、取引先名、メールアドレス、営業秘密、NDA対象情報などを、伏せる対象として整理しやすくします。
• 契約書AIレビュー専用プロンプト集と法務AIプロンプト100選は、マスキング後の文書をAIに渡すときの指示テンプレートとして使えます。
• ただし、マスキングすれば何でも安全にAI入力できるわけではありません。
• 入力可否判断、社内AI利用ルール、AIサービス利用規約の確認、法務担当者による最終確認は不可欠です。
• 次回（第11話）は「契約書マスキングで伏せるべき情報一覧｜個人名・会社名・金額・営業秘密の扱い」として、マスキング対象になる情報の具体例をさらに詳しく整理します。